5 iniciativas para que sua empresa se torne data driven

Cerca de 47,37% das empresas reconhecem que não têm as habilidades necessárias para migrar e gerenciar uma operação baseada em nuvem. Adotar estratégia baseada em dados para gerar melhor resultado para sua empresa.

Diariamente milhões de dados são gerados por pessoas e empresas, o que há algum tempo tem sido uma ferramenta importante para a geração de estratégias. O uso analítico de tais informações se correlaciona diretamente com o alto desempenho das empresas “data driven” que tem como principal objetivo, aperfeiçoar processos para gerar os melhores resultados para seus negócios.

Para se tornar verdadeiramente orientada a dados, as empresas devem vincular uma estratégia para resultados claros. O desenvolvimento da criação de um ambiente de dados é de curta duração, porém, a gestão e manutenção dessas informações é contínua e exige expertise em governança, qualidade e integridade.

Quer saber todos os passos necessários para que sua empresa se torne um data driven e aproveite, da melhor maneira, os recursos para gestão de dados, veja essas 5 iniciativas que separamos.

1. Migração de banco de dados para nuvem: De acordo com Gartner®, até 2022, 75% de todos os bancos de dados serão implantados ou migrados para uma plataforma em nuvem. Esta tendência será em grande parte devido aos bancos de dados usados para análises e o modelo de Software as a Service. Para a Dedalus, as organizações estão desenvolvendo e implantando novas aplicações em nuvem e movendo ativos existentes em uma taxa crescente.

Porém, é importante destacar que antes de migrar para a nuvem, as empresas precisam avaliar a real necessidade antes de executá-la, que pode ser definido através da realização de um assessment. Após a verificação de custo, melhor serviço de nuvem e gestão de migração, também é importante desenvolver uma estratégia para que assim, o processo permita uma migração flexível e fácil com base em seus requisitos de negócios.

2) Coleta e transformação de dados (ETL e ELT): O ETL e o ELT são necessários na ciência de dados porque as fontes de informação – quer usem um banco de dados SQL estruturado ou um banco de dados NoSQL não estruturado – raramente usarão os mesmos formatos ou formatos compatíveis. Portanto, é necessário limpar, enriquecer e transformar as fontes de dados antes de integrá-las em um todo analisável.

3) Armazenamento de Dados: É importante avaliar os dados transacionais que são tradicionalmente criados por aplicativos de negócios e os comparar como big data de hoje. Com mais e mais dados gerados, a necessidade de análises avançadas aumentou significativamente. De paineis de inteligência de negócios com análise descritiva até o aprendizado de máquina para realizar análises preditivas, está se tornando cada vez mais importante considerar como tecnologias novas e inovadoras continuarão a moldar o futuro da análise de dados.

Nos últimos anos, os data lakes surgiram como soluções de gerenciamento de dados que podem satisfazer as necessidades de big data e fornece novos níveis de análises avançadas. Eles aceitam dados em todos os formatos de uma variedade de fontes e podem fornecer um ambiente flexível para a tomada de decisões de negócios inteligentes e baseadas em dados;

4 ) Cloud Data Warehouse: Os data warehouses são baseados em nuvem e permitem que as empresas se concentrem em administrar seus negócios, em vez de administrar uma sala cheia de servidores. Com isso, permitem que as equipes de inteligência de negócios forneçam insights mais ágeis e melhores devido a três fatores essenciais: acesso a dados, escalabilidade e desempenho.

5) Data Analytics e exploração de dados: O processo de coleta de dados está bem estabelecido. As organizações com visão de futuro começaram a coletar dados antes mesmo de saber como usá-los. O mercado reconheceu que os dados têm grande importância, mesmo que ainda não soubessem como extrair esse valor. Data Analytics é o processo de analisar dados com um propósito específico. Isto é, pesquisar e responder perguntas com base em dados e com uma metodologia clara para todos os participantes.

Para a Dedalus, os esforços entre os profissionais de business intelligence e ciência de dados está concentrado justamente em como aproveitar todos os dados. É útil entender as diferenças entre ciência de dados e business intelligence. É igualmente útil entender como eles funcionam juntos. Não se trata de escolher um ou outro. Tudo se resume a selecionar a solução certa para obter os insights que você está procurando. Na maioria das vezes, isso significa usar ciência de dados e BI.

Para finalizar, tudo se resume a selecionar a solução certa para obter os insights que você está procurando. Na maioria das vezes, tornar-se um data driven significa usar ciência de dados e BI para garantir não apenas o sucesso dos projetos, mas também a rápida adoção das tecnologias, sem riscos ou despesas adicionais.

Posts mais lidos

O que é DevOps?

Em tecnologia, DevOps é a cultura que aproxima desenvolvedores e operações, ou seja, os times trabalham juntos em um projeto para otimizar a comunicação e favorecer a automação e monitoramento em todas as fases, desde a integração, teste, liberação para implantação ao gerenciamento de infraestrutura.

IA, IoT e Machine Learning impulsionam uso de cloud

Muitas empresas têm encontram na migração de sua infraestrutura física para nuvem ampla oportunidade de gestão de dados, além do diferencial estratégico para desenvolvimento de novos serviços e produtos.

Assine a Newsletter